本文共计16689个文字，预计阅读时间需要67分钟。
数学建模竞赛论文模板范文 第1篇
数学建模心得体会
1. 团队精神：
团队精神是数学建模是否取得好成绩的最重要的因素，一队三个人要相互支持，相互鼓励。切勿自己只管自己的一部分（数学好的只管建模，计算机好的只管编程，写作好的只管论文写作），很多时候，一个人的思考是不全面的，只有大家一起讨论才有可能把问题搞清楚，因此无论做任何板块，三个人要一起齐心才行，只靠一个人的力量，要在三天之内写出一篇高水平的文章几乎是不可能的。
2. 有影响力的leader：
在比赛中，leader 是很重要的，他的作用就相当与计算机中的CPU，是全队的`核心，如果一个队的leader 不得力，往往影响一个队的正常发挥，就拿选题来说，有人想做A 题，有人想做B 题，如果争论一天都未确定方案的话，可能就没有足够时间完成一篇论文了，又比如，当队中有人信心动摇时（特别是第三天，人可能已经心力交瘁了），leader 应发挥其作用，让整个队伍重整信心，否则可能导致队伍的前功尽弃。
3. 合理的时间安排：
做任何事情，合理的时间安排非常重要，建模也是一样，事先要做好一个规划，建模一共分十个板块（摘要，问题提出，模型假设，问题分析，模型假设，模型建立，模型求解，结果分析，模型的评价与推广，参考文献，附录）。你每天要做完哪几个板块事先要确定好，这样做才会使自己游刃有余，保证在规定时间内完成论文，以避免由于时间上的不妥，以致于最后无法完成论文。
4. 正确的论文格式：
论文属于科学性的文章，它有严格的书写格式规范，因此一篇好的论文一定要有正确的格式，就拿摘要来说吧，它要包括6 要素（问题,方法,模型,算法,结论,特色），它是一篇论文的概括，摘要的好坏将决定你的论文是否吸引评委的目光，但听阅卷老师说，这次有些论文的摘要里出现了大量的图表和程序，这都是不符合论文格式的，这种论文也不会取得好成绩，因此我们写论文时要端正态度，注意书写格式。
5. 论文的写作：
我个人认为论文的写作是至关重要的，其实大家最后的模型和结果都差不多，为什么有些队可以送全国，有些队可以拿省奖，而有些队却什么都拿不到，这关键在于论文的写作上面。一篇好的论文首先读上去便使人感到逻辑清晰，有条例性，能打动评委；其次，论文在语言上的表述也很重要，要注意用词的准确性；另外，一篇好的论文应有闪光点，有自己的特色，有自己的想法和思考在里面，总之，论文写作的好坏将直接影响到成绩的优劣。
6. 算法的设计：算法的设计的好坏将直接影响运算速度的快慢，建议大家多用数学软件（Mathematice,Matlab,Maple, Mathcad,Lindo,Lingo,SAS 等），这里提供十种数学建模常用算法，仅供参考：
1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab 作为工具）
3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件实现）
4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）
6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）
7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）
8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）
9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）
10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理）
以上便是我这次参加这次数学建模竞赛的一点心得体会，只当贻笑大方，不过就数学建模本身而言，它是魅力无穷的，它能够锻炼和考查一个人的综合素质，也希望广大同学能够积极参与到这项活动当中来。
数学建模竞赛论文模板范文 第2篇
数学建模国赛A题优秀论文
嫦娥三号软着路轨道设计与控制策略
本文主要为分阶段研究嫦娥三号的软着陆轨道设计与最优控制策略。
建立模型一确定近月点和远月点的位置，以及嫦娥三号速度大小与方向。首
先以月球中心为坐标原点建立空间坐标系，根据计算的作用力可知地球影响较小，故忽略不计。然后将嫦娥三号软着陆看作抛物线的运动过程，计算在最大推力下的减速运动，求得月面偏移距离为，由此计算出偏移角度为°。从而得出近月点和远月点的经纬度分别为（°W，°N）和（°E，°S）。最后在软着陆的椭圆轨道上，由动力势能和重力势能的变化，计算出嫦娥三号在远月点和近月点的速度分别为，沿轨道切线方向。
建立模型二和模型三确定着陆轨道和在6个阶段的最优控制策略。模型二主
要对主减速阶段和快速调整阶段进行初步分析。模型三分六个阶段确定轨道和最优控制策略，主减速阶段建立目标函数燃料，假设推力最大,将最优燃耗软着陆问题转化为最短时间控制问题，然后采用拟牛顿法和四阶Admas预测-校正得到；快速调整阶段采用重力转弯制导，在假设条件下对嫦娥三号进行受力分析，得到嫦娥三号的动力学模型，然后通过开关控制得到燃耗最优控制，并画出仿真图；粗避障阶段采用多项式制导，通过初始状态和末端状态反解多项式系数进而求取标称轨迹，然后将避障区域网格化，比较网格内的方差大小确定最优区域范围；精避障阶段需在满足本文提出的避障原则式下搜索全局最优解，以网格区域总体得分作为目标函数，得到最优区域为坐标附近，并以螺旋搜索法搜索安全半径的个数。其余阶段仅对其做简单物理分析后绘制出六个阶段的着陆轨道。
建立模型四做相应的误差分析和敏感性分析。首先以模型二为基础进行误差
分析，当主减速阶段的推力、初始质量变化时，计算嫦娥三号质量和燃料消耗速率的变化趋势。再以模型三为基础进行分析，对初始高度变化前后主减速阶段的的偏角和和着陆轨道进行对比分析并计算误差。然后进行敏感性分析，主要利用蒙特卡洛分析着陆轨道的粗避障阶段和精避障阶段月面不同地形高度，对嫦娥三号降落时所需调整概率大小的影响，接着分析嫦娥三号着陆占地面积大小对着陆调整概率的影响。
关键字：抛物线、燃料、拟牛顿法、Admas、网格化、蒙特卡洛模拟
1.问题重述
嫦娥三号于12月2日1时30分成功发射，12月6日抵达月球轨道。
嫦娥三号在着陆准备轨道上的运行质量为，其安装在下部的主减速发动机能够产生1500N到7500N的可调节推力，其比冲（即单位质量的推进剂产生的推
力）为2940m/s，可以满足调整速度的控制要求。在四周安装有姿态调整发动机，在给定主减速发动机的推力方向后，能够自动通过多个发动机的脉冲组合实现各
种姿态的调整控制。嫦娥三号的预定着陆点为，，海拔为-2641m。
嫦娥三号在高速飞行的情况下，要保证准确地在月球预定区域内实现软着陆，关键问题是着陆轨道与控制策略的设计。其着陆轨道设计的基本要求：着陆准备轨道为近月点15km，远月点100km的椭圆形轨道；着陆轨道为从近月点至着陆点，其软着陆过程共分为6个阶段，要求满足每个阶段在关键点所处的状态；尽量减少软着陆过程的燃料消耗。
根据上述的基本要求，请你们建立数学模型解决下面的问题：
（1）确定着陆准备轨道近月点和远月点的位置，以及嫦娥三号相应速度的大小与方向。
（2）确定嫦娥三号的着陆轨道和在6个阶段的最优控制策略。
（3）对于你们设计的着陆轨道和控制策略做相应的误差分析和敏感性分析。
2.问题的分析
本文所研究的问题一主要为基础计算和物理知识,首先我们需要根据预定的
着陆点的经纬度确定轨道，然后通过抛物线的运动计算出在月球着陆时的水平路程，然后计算出偏移角度，据此确定近月点的经纬度，而嫦娥三号的着陆轨道为过月球中心点的椭圆轨道，所以远月点的经纬度和近月点对称，则可以由近月点计算出远月点的经纬度。最后因为在着陆轨道上卫星的能量守恒，则可以通过势能和动能的转换来计算嫦娥三号的速度和方向。
本文所研究的问题二主要为过程的最优控制和建立嫦娥三号软着陆轨道。因
为嫦娥三号的软着陆主要分为六个阶段，所以此问应分为六个阶段来求解。主减速阶段采用燃料最优制导律来分析，建立着陆坐标系，将最优燃耗软着陆问题转化为最短时间控制问题，然后得到目标函数；快速调整阶段采用重力转弯制导，对嫦娥三号进行受力分析，得到嫦娥三号的动力学模型，然后计算出燃耗最优控制，并画出仿真图；粗避障阶段采用多项式制导，首先列出加速度、速度、位移的多项式，然后通过初始状态和末端状态反解多项式系数进而求取标称轨迹；精避障阶段首先设定嫦娥三号的体型大小，然后处理数据的数量级不同，最后在整个降落区域的范围内搜索最优着陆点；由于在缓速下降和自由落体阶段中，发动机已经关闭，故仅对其做简单物理分析。最后通过整个分析得出总的着陆轨道。
本文所研究的问题三主要为着陆轨道和控制策略做误差分析和敏感度分析，
需要对问题二所设计的着陆轨道和控制策略中的发动机推力、初始速度、初始高度进行误差分析。然后进行敏感度分析，即对着陆轨道的粗避障阶段和精避障阶段月面不同地形高度对嫦娥三号降落时所需调整概率大小的影响，最后分析嫦娥三号着陆占地面积大小对着陆调整概率的影响。
3.模型的假设
假设一：嫦娥三号与月球均不受其他行星及卫星的影响
假设二：不考虑月球绕地及其他星球的公转和月球的自转
假设三：将月球近似的看做标准球体
假设四：嫦娥卫星的燃料消耗主要是在着陆的主减速阶段
假设五：软着陆的四、五、六阶段着陆轨迹基本在同一平面内
4.符号与公式的约定和说明
： G=为引力常量，m、M分别为两物体质量，R为两物体距离，为两
物体间的作用力
： 为物体质量，为物体在作用下产生的加速度
： 软着陆起始速度
： 加速度
：平抛产生的距离
： 物体的动能（
： 物体的重力势能（
： 嫦娥三号的推力
： 偏好系数
： 降落地点总体得分
： 第段离散段的平均加速度
由于本文使用参数和公式较多，其他公式和符号在具体模型中再做说明。
5.模型的建立与求解
模型一的建立
模型的假设
由万有引力公式计算，再由牛顿第二定律计算地球和月球在近月点和远月点处的`重力加速度。
三号与月球影响很小，故可忽略不计。所以本模型只考虑月球对嫦娥三号的影响。
模型的分析
根据附件2给出的软着陆过程示意图，即嫦娥三号将在近月点15公里处以抛物线下降，相对速度从每秒公里逐渐降为零。整个过程大概需要750秒，我们将其看作匀减速运动过程。利用matlab绘制嫦娥三号绕月飞行的三维动态图，更直观的反应嫦娥三号的环月飞行，如图3（源程序见附录）：
图2 嫦娥三号绕月轨道坐标图 图3 嫦娥三号环月飞行
同时由附件二所给的嫦娥三号着陆区域和着陆点示意图可知，只要保证嫦娥三号的着陆区域在虹湾着陆区，则认为着陆成功。
为保证嫦娥三号以最大概率降落到精准的着陆点和虹湾着陆区，经分析后得出，选择以北纬°作为软着陆的绕月轨道。在这种确定纬度的绕月轨道中，月球对嫦娥三号的万有引力，可以分解为两个方向。一个是绕月的向心力，一个是与绕行面相切的力，则选择最终状态为绕赤道运行更为准确。故根据实际分析，嫦娥三号的绕月平面应与南北极轴重合。
图4 嫦娥三号绕月飞行轨道分析
模型的建立与计算
据了解，嫦娥三号主发动机是目前中国航天器上最大推力的发动机，能够产生从1500牛到7500牛的可调节推力，故可根据推力范围求取嫦娥三号的加速度范围。并用最大的加速度计算平抛产生的距离。
主减速段看作平抛运动：
起始速度
加速度的取值范围
平抛产生的距离 （
图5 嫦娥三号抛物示意图
由上图，并结合计算所得的抛物距离，得到准备着陆的点与软着陆点相差°，即可算出近月点的经纬度，同时根据对称性，又可求得远月点的经纬度。
由附件所给条件可知距离月球表面15km时，速度的大小为，则此速度看作近月点速度，在稳定的轨道下，从近月点到远月点可看作重力势能和动能相互转换的过程，而远月点距离地球表面为100km，可以计算重力势能的变化，即可算出远月点的速度：
(1)
根据以上公式可得出近月点与远月点的速度（速度方向沿轨道切线方向），连同经纬度，如下表所示：
表6近月点、远月点位置与速度
模型二的建立
模型的分析
本模型主要对主减速阶段和快速调整阶段进行初步分析
首先分析嫦娥三号在此阶段的的受力情况，假设受力与竖直方向的夹角为：
图7主减速阶段受力分析图 图8 不考虑质量变化时的受力分析
利用动量守恒定律可得：
(2)
(3)
由题目和附件可知，嫦娥三号在运行过程中有燃料的消耗，本模型分为两种情况考虑，一种为考虑质量变化，另一种为不考虑质量变化。由于主减速阶段燃料消耗很大，故作为质量变化考虑；而快速调整阶段速度很小，质量变化很小，故作为质量不变考虑。
考虑质量变化（主减速阶段），推力大小
此阶段的燃料的消耗量为
不考虑质量变化（快速调整阶段）：由于值较小，可以通过姿态调整发动机进行微调,假设此阶段质量的变化较小，则可以假设质量基本保持不变。
通过受力分析，可得到以下分析式：
最后得到燃料消耗为
(4)
模型的建立
建立目标规划函数，计算最少的燃料消耗。由分析阶段的计算可以得出总燃料消耗量：
(5)
由表达式可以画出总燃料消耗量与质量和时间的关系
图9 总燃料消耗量与时间的关系
由图可以看出，嫦娥三号的质量随时间递增而减少，而燃料的消耗随着时间递增而增加。
模型三的建立
本模型为分阶段深入分析嫦娥三号的着陆轨道和在6个阶段的最优控制策略。 主减速阶段制导控制律（燃料最优率制导[2]）
? 模型的准备
拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一。拟牛顿法只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模
型使之足产生超线性收敛性。构造目标函数在当前迭代的二次模型和割线公式
预估―校正算法的方法包括三步四阶Adams外插法和三步四阶Adams内插法为了保证计算得精度，本文采用内插法
? 模型的分析与建立 嫦娥三号主减速阶段从距离月球表面15km开始，由初
速度为 开始主减速。建立二维模型描述嫦娥三号在此阶段的运动。令月心O为坐标原点, y 指向动力下降段的开始制动点, x 向着陆器的开始运动方向，见下图：
图10 着陆坐标系
由坐标系可建立嫦娥三号的质心动力学方程，描述如方程组（6）：
（6）
式中: ,,和 分别为嫦娥三号的月心距、极角、角速度和质量;
为嫦娥三号沿方向上的速度;
为制动发动机的推力(固定的常值或0) ;
为其比冲;
为月球引力常数;
为发动机推力与当地水平线的夹角即推力方向角。
动力下降的初始条件由霍曼变轨后的椭圆轨道的近月点确定,终端条件为嫦娥三号在月面实现软着陆。令初始时刻,终端时刻 不定,则此过程的约束条件可以表示为方程组（7）：
（7）
? 对的求解 月球软着陆的最优轨道设计就是要在满足上述初始条件和终端
约束条件的前提下, 调整推力大小和方向,使得嫦娥三号实现燃料最优软着陆,则设燃料最优目标函数为表达式（8）：
（8）
在无奇异情况下,推力应为开关控制。要么以最大推力工作,要么以最小推力工作。但为了简化问题,采用常值推力假设，即认为制动发动机一直以最大推力工作。这一方法一方面有利于优化，另一方面可降低发动机复杂性。采用常值推力假设后,月球最优燃耗软着陆问题转化为最短时间控制问题,即寻找实现软着陆的最短时间，求解步骤如下:
： 确定一终端时间,满足条件
： 求解无约束最优控制问题状态方程式,终端时间为，性能指标为：
（9）
其中下标表示在时刻的取值。
： 根据终端能量特性修正，然后返回，直到。
终端时刻的初始值估计，由于软着陆时着陆器能量为零,可知推力作用主要是抵消能量，将该能量等效为动能,则可推出等效速度为
假设采用脉冲推力模式,将该速度抵消需要消耗的燃料量为
而对于实际的有限推力模式，与相对应的时间为
（10）
式中为发动机燃料秒流量
最终得计算结果为：
因脉冲推力比有限推力消耗的燃料量少，所以使得该计算结果偏小。 ? 目标函数的求解 第二阶段垂直方向上的减速最大值为
由文献可知,为使卫星在第六阶段自由落体，则快速调整阶段的速度范围为：
假设主减速阶段卫星以一定角度提供向上的推动力，则等效速度为
由于值较小，故可以忽略不计。
此问题为终端时间固定型无约束最优控制问题,本模型将其转化为非线性规划问题,然后借助于拟牛顿法和四阶Admas 预测-校正积分格式快速求解。为保证优化精度,转化方法采用计算量稍大但精度较高的直接离散化方法。
直接离散化方法将整个最优控制过程分成若干个时间段,时间段之间的端点称为节点;选择节点处的控制变量作为未知参数,通过插值得到整个最优控制过程的控制变量积分状态方程;根据这些控制变量积分状态方程形成目标函数,得到一个无约束数学规划问题。具体如下：
(1) 将整个飞行时间分为N 个时间段,形成N+ 1 个时间节点 ( i = 0 ,1 , ?,
N) ,取时刻的控制量 为优化变量,共有N + 1 个变量；
(2) 整个飞行过程的控制量可以通过在各时间节点处线性插值得到；
(3) 采用拟牛顿法和四阶Admas预测-校正积分，得到从到 积分状态方程(6)
和目标函数(9)。
图11 偏角和垂直速度随时间变化的趋势
快速调整段制导律（重力转弯制导[4]）
? 模型的分析 由于在最终着陆段中，嫦娥三号的距月面距离只有 2 千米左
右，远远小于月球的半径 1738 千米，因此在建模时可以忽略月球的曲率，将月面近似看为水平面；且考虑到在最终着陆段中嫦娥三号的切向速度只有几十米每秒，设切向速度给嫦娥三号所带来的离心加速度为，月球半径为。因为嫦娥三号的切向速度为，则计算切向速度给嫦娥三号所带来的离心加速度公式为：
因此可以忽略嫦娥三号的离心加速度，只考虑重力加速度。
? 模型的建立 假设嫦娥三号的下降轨迹在一个平面内，设制动发动机的比冲
为，秒耗量为，嫦娥三号的垂直高度为，切向速度为，质量为，制动发动机的推力方向与垂直方向夹角为。在以上假设条件下，我们对嫦娥三号进行受力分析，可以得到嫦娥三号的动力学模型为：
（12）
? 模型的最优解 为了使嫦娥三号在最终着陆段中的燃料消耗达到最小，则设
嫦娥三号软着陆燃料消耗为：
（13）
对于重力转弯制导法下的软着陆模型，推力的燃耗最优控制是开关控制，而且开关次数最多不会超过 1 次。要实现嫦娥三号的终端状态约束，嫦娥三号只能先进行自由落体，直到开关切换函数为 0 时，制动发动机工作，嫦娥三号进行制动减速，直至在到达月面时减速为 0,仿真图如下所示：
图12 快速调整阶段运动状态
粗避障段制导律（多项式制导[5] ）
? 模型的分析 嫦娥三号软着陆粗避障阶段持续时间较短，所以需要设计有效
的制导律使探测器能在有限的时间内跟踪上标称轨迹，外部环境的干扰是影响着陆精度的主要因素。所以，本模型首先给出了多项式，然后通过初始状态和末端状态反解多项式系数进而求取标称轨迹，然后设计终端滑模制导律跟踪标称轨迹。
? 模型的建立 多项式形式的标称轨迹规划一般假设系统状态变量为多项式，
基于边界条件和着陆时间解相关系数。对于嫦娥三号粗避障阶段，首先可以将着陆器的加速度表示为二次多项式的形式：
(14)
其中，和分别为待定常数矢量。对式（14）等式两边积分可以得到嫦娥三号的速度矢量和位置矢量的表达式为：
+ (15) + (16)
给定着陆时间和初末端状态的情况下，可以解出：
? 模型的计算和分析 生成标称轨道的仿真参数为着陆器在着陆点平移坐标
下的初始位置矢量 ,初始速度矢量，着陆时间为，将参数代入到式（17）可得常矢量为：
基于光学图像的粗障碍检测就是利用月球岩石和坑的图像特征识别大障碍, 确定安全区域。根据岩石和坑的特征，本文选取避障原则如下式：
图13 粗避障阶段的等高线
将此区域图片看做的矩阵，进一步分割为个的矩阵。根据组成地面高度的矩阵，利用var函数求解计算每一个矩阵的方差。方差的大小代表地面的平坦程度。
图14 粗避障阶段最优着陆点
图中白色区域为方差最小点，即为不考虑避障阶段速度增量的值时，需要搜寻的最优着陆区域。 精避障阶段
精避障阶段，推力和姿态发动机的比冲较小且时间短，不将比冲燃料消耗计算在内。为了在整个降落区域的范围内搜索最优着陆点，将图片区域网格化处理为的矩阵，选择最优区域的准则为总高度和总平坦度值的大小。
用Min-Max标准化方法消除数量级的不同
设置偏好系数表示区域总高度对降落点得分的影响，表示区域总平坦度对降落点得分的影响。则降落地点总体得分。
图15 精避障阶段的等高线
对着陆所占用的不同区域下的计算，得出结论在占用区域面积时，最优点为的附近区域。
表28 精避障阶段最优降落点
根据需要着陆的大小，对整个各个区域进行搜索满足的点，即为可选择的降落点
轨道的确定
上文对着陆轨道的六个阶段进行分析，主减速阶段嫦娥卫星的速度和质量变化最大，对轨道的计算也最为重要。对于缓速下降和自由落体阶段，由于发动机已经关闭，则对于最优控制和轨道设计不必过多分析。通过前面四个阶段的分析和自由落体的规律，得出最终的着陆轨道如下图：
图16 最终着陆轨道的设计
误差分析与敏感度分析
主要对模型三设计的着陆轨道和控制策略做相应的误差分析和敏感性分析。 误差分析
本模型主要分析发动机推力误差、初始速度误差、初始高度误差等。 发动机推力误差：主要分析为主减速阶段推力变化和嫦娥三号初始质量变化对嫦娥三号质量和燃料消耗的影响。
首先设定嫦娥三号的推力为最大推力7500N,然后将分别乘以、，观察的变化对嫦娥三号质量和燃料消耗的影响，如下图：
图17 推力改变时的误差分析
由图可以看出，嫦娥三号的推力变化会引起嫦娥卫星的质量和燃料消耗的变化，推力越大，质量改变越小，燃料消耗越少。
由题目所给条件可知嫦娥三号的初始质量为 =2400kg，然后将嫦娥三号初始质量乘以和，观察此时嫦娥三号的质量和燃料消耗的变化。
图18嫦娥三号质量改变时的误差分析
由图可知，嫦娥三号的初始质量的变化会引起嫦娥三号的质量和燃料消耗的变化，初始质量越大嫦娥三号的质量变化越大，燃料消耗的越多。
对主减速阶段的初始速度和初始高度进行误差分析，嫦娥三号的预定着陆点海拔为-2641m，则将主减速阶段的高度设置为15Km至之间。将其与原有状态下的运动状态相互比较。仅考虑切向速度变化，根据燃料最优制导模型的计算方法，利用四阶龙格-库塔公式和拟牛顿法将主减速的30个阶段嫦娥三号偏角的变化与原变化进行比较，如下图：
图19 偏角的变化
上图蓝线表示原的变化，绿线为改变切向速度时的变化，红线为两者的误差，可以看出前期原偏角大于改变后的偏角，后期则相反。误差也随着时间变少。由误差计算公式 ，计算偏角总误差为 。
根据已求得的偏角的的值，将主减速段运动路径分割为30个阶段，并将轨道离散化
图20 初始高度变化时轨道的变化
图21 初始高度变化的轨道离散化
图18的红线为原高度时轨道变化，粉红线为改变原高度时的轨道变化。由误差公式可得，在主减速阶段的误差为,误差率为 。 已知嫦娥三号的初始比冲量为2940，将其分别乘以、，即改变比冲量，观察嫦娥三号质量和燃料消耗的变化。
图22 比冲量变化时轨道特性的变化
由图可以看出，比冲量的值越大，嫦娥三号的质量变化越大，燃料消耗越大。 敏感度分析
粗避障段：粗避障段的范围是距离月面到100m区间，其主要是要求避开大的陨石坑，实现在设计着陆点上方100m处悬停，并初步确定落月地点。 将附件所给图片网格化为2300×2300的矩阵，本文根据处的月球高度，得到避障原则： （19）
使用matlab软件并采用用蒙特卡洛的方法进行1000次仿真（源程序见附录），模拟分析月面不同地形高度对嫦娥三号降落时所需调整概率大小的影响。
图23 粗避障阶段地形 图24 粗避障阶段不同降落高度所需调整
精避障段：精细避障段的区间是距离月面100m到30m。要求嫦娥三号悬停在距离月面100m处，对着陆点附近区域100m范围内拍摄图像，并获得三维数字高程图。分析三维数字高程图，避开较大的陨石坑，确定最佳着陆地点，实现在着陆点上方30m处水平方向速度为0m/s。 与粗避障一样，在满足同样的避障原则下，分析月面不同降落地形高度对嫦娥三号降落时所需调整概率大小的影响。
图25 精避障阶段地形 图26 精避障阶段不同降落高度所需调整
在精确避障阶段的避障原则下，为了研究嫦娥三号在降落时占地面积大小对轨道降落的敏感度的影响，选择和这两个数据作为嫦娥三号降落时的占地面积。并用这两个数据在matlab软件中做50次模拟比较（源程序见附录）。
图27 两种不同着陆占地面积着陆比较
由图可以看出，的占地面积的非调整降落次数高于。，由此推测着陆占地面积越大，可直接顺利着陆的概率越小。
分别选用六个不同的占地面积，对其进行1000次模拟，计算出1000次模拟中无需调整即可顺利着陆的次数，如下表：
表29 不同占地面积无需调整即可顺利着陆的次数
的概率越大。
6.模型的评价与改进方向
模型的评价
模型一的评价
模型一分别以着陆点的经度和纬度作为准备着陆轨道，选取经度不变的轨道处于稳定状态，不需要产生推力，此种轨道保证了燃料消耗的最优。选取纬度不变的轨道则保证了当平抛距离较大且难以精确确定时以最大概率降落在着陆区域内。
模型三的评价
在模型三中建立的主减速阶段燃料最优目标规划函数，利用时间逼近法快速求解月球最优软着陆问题。对于终端时间固定型最优控制问题,将其直接离散化为非线性规划问题,采用拟牛顿法和四阶Admas预测-校正积分方法快速求解。此方法优化精度较高,收敛速度快，比近年较为流行的智能算法(如遗传算法等)，减少了计算量且更符合实际需求和精度要求。
对嫦娥三号软着陆的其他阶段也分别建立了动力学模型。并且分段建立了最优目标函数。确定了着陆轨道。在精避障阶段，综合考虑了着陆位置的总高度和总平坦度，对不同数量级的数据标准化，设置偏好系数后对所有点进行全局搜索，得出了最优降落策略和最优降落点。 模型四的评价
模型四对误差进行了多方面的分析，包括对的最大推力、初始速度的变化的轨道特性分析、进一步对主减速阶段的偏角的趋势分析、计算误差和灵敏度。 模型的不足与改进方向
模型的不足：由于轨道的复杂多变性，本文简化了模型的数学推导，将高度变化引起的轨道路径长度变化忽略，只重点考虑和计算了主减速阶段的轨道特性，造成了设计的轨道系统的误差。且未对轨道路径做出明显的全局优化。 改进方向：
1. 将着陆轨道的六个阶段燃料量作为规划函数，将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法，增强轨道路径设计的整体搜索能力。
2. 根据月球岩石和坑的特征, 设计了粗障碍识别和安全着陆区选取算法: 1) 图像直方图分析; 2)K 均值聚类; 3) 过亮障碍识别; 4) 过暗障碍识别; 5)纹理障碍识别; 6) 采用螺旋搜索算法确定每个单元格的安全半径(图3); 7) 根据安全半径, 选取候选安全着陆点; 8) 评估候选安全着陆点避障所需的速度增量; 9) 根据安全半径和速度增量评价值, 综合确定安全着陆点.
7.参考文献
[1] 张德丰，MATLAB数值分析，北京：机械工业出版社，。
[2] 赵吉松，谷良贤，高原，月球软着陆轨道的时间逼近法快速优化设计[J]，宇航学报，第29卷第5期：1-5，. 9。 [3] 朱建丰，徐世杰，基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化[J]，航空学报，第28卷第4期：2-3，.7。 [4] 于彦波，火星探测器动力下降段制导律研究[D]，哈尔滨，哈尔滨工业大学， 。
[5] 张仲满，月球软着陆的制导算法研究[D]，哈尔滨，哈尔滨工业大学， 。 [6]田青，常微分方程初值问题数值解的实现与分析，。
[7]张洪华，梁俊等，嫦娥三号自主避障软着陆控制技术[J]，中国科学：科学计算，第44卷第6期：2-4,2014。
蒙特卡洛分析不同降落地形高度选取调整概率 I2=imread (''); p2=I2;
[y,x]=size(p2);
[X,Y]=meshgrid(1:x,1:y); pp2=double(p2); c=zeros(200,1); d=zeros(200,1); for j=1:1:200 for i=1:1000
aa=floor(2299*rand(1)+1);
bb=floor(2299*rand(1)+1); if pp2(aa,bb)
d(j,1)=d(j,1)+1; end end end
plot(1:200,c/1000,1:200,d/1000);
title('不同降落地形高度选取调整概率'); xlabel('地形高度');
ylabel('调整与非调整概率'); legend('不需调整','需要调整');
精避障阶段50次模拟分析嫦娥安好占地面积大小对着陆的影响： d1=zeros(50,1); for j=1:50 for i=1:1000
aa=floor(979*rand(1)+11); bb=floor(979*rand(1)+11); aa1=aa-7; aa2=aa+7; bb1=bb-7; bb2=bb+7; c=0;
for cc=aa1:aa2 for dd=bb1:bb2
if pp2(cc,dd)>=50&pp2(cc,dd)
if c==15*15;
d(j,1)=d(j,1)+1; end end
end end end
plot(1:50,d)
快速调整阶段运动状态 v1=-90;
a=(7500-1200*)/1200; d=0;
for t=
d=d+1;
x(1,d)=3000+v1*t+*a*t^2; end
plot(')
title('快速调整段制导律下运动状态'); xlabel('时间/t'); ylabel('高度/m');
总燃料消耗量与时间的关系 F=7500; m=2400; ve=2940; v=22; g=; a=;
m1=zeros(1,487); for i=1:487 m1=F/ve;
m=m-m1-m*g/ve; A(1,i)=m; F=m*a; end
subplot(1,2,1) plot(1:487,A) title('速度'); xlabel('时间/t');
ylabel('嫦娥卫星质量/Kg'); subplot(1,2,2)
plot(1:486,A(2:487)-A(1:486)) title('能料消耗的变化'); xlabel('时间/t'); ylabel('质量/Kg');
快速调整阶段最优降落点
I2=imread (''); p2=I2;
[y,x]=size(p2);
[X,Y]=meshgrid(1:x,1:y); pp2=double(p2);
a=input('请输入嫦娥号的大小a='); for aa=a+1:1:1000-a for bb=a+1:1:1000-a
AA=pp2(aa-a+1:aa+a,bb-a+1:bb+a); A(aa-a,bb-a)=sum(sum(AA));
if A(aa-a,bb-a)==2389
end
end
end
初始高度变化时轨道的变化
H1=15000;
H2=15000+2641;
X=0;
X2=0;
i=0:1:510;
I=0:1:600;
X=1700.***(i.^2);
X2=1700.***(I.^2);
Y=H1-22.*i;
Y7=min(H2-22**I);
Y5=H2-22.*I*;
i1=510:559;
I1=600:640;
X1=57*(i1-510)+*2.*((i1-510).^2);
Y1=min(Y)-22.*(i1-510);
Y8=Y7-22*.*(I1-600);
X3=460982:;
Y3=0:2700/80:2700;
Y_1=0:100:3500;
X_1=linspace(501967,500720,36)
plot(X,Y,'r',X2,Y5,'m',X1,Y1,'k',X3,Y3,'g',X_1,Y_1); title('初始高度变化时轨道的变化');
xlabel('和近月点的距离');
ylabel('距地面高度/m');
text(250000,11000,'主减速阶段');
text(40,3500,'快速调整阶段');
text(380000,2000,'粗避障阶段');
text(380000,1000,'其他阶段');
网格化矩阵方差
I2=imread ('');
p2=I2;
[y,x]=size(p2);
[X,Y]=meshgrid(1:x,1:y);
pp2=double(p2);
A=zeros(100,100);
for m=1:22
for n=1:22
for i=(1:100)+m*100
for j=(1:100)+m*100
A((i-100)*m,(j-100)*n)=pp2(i,j);
c=var(A(:))
end
end
end
end
搜索可选择的着陆点
I2=imread ('');
p2=I2;
[y,x]=size(p2);
[X,Y]=meshgrid(1:x,1:y);
pp2=double(p2);
a=zeros(1000,1000);
for i=1:1000
for j=1:1000
if pp2(i,j)>=60&pp2(i,j)
a(i,j)=1;
else
a(i,j)=0;
end
end
end
bb=input('输入bb=');
for m1=bb+1:999-bb
for m2=bb+1:999-bb
if sum(sum(a(m1-bb:m1+bb,m2-bb:m2+bb)))==(2*bb+1)^2 m1
else
continue;
end
end
end
数学建模竞赛论文模板范文 第3篇
一、高职数学教学现状
最近几年，以“工学结合”为行动指导的教学思想应用在高职领域，这个高职教育带来了福音，并且在不同的专业上都获得了不错的成功。但是高职数学作为专业基础的科目的发展却是不尽人意，虽然也有改革，但是都没达到理想的效果。本文就此从以下三方面分析了高职数学教学的现状：
1学生成绩参差不齐
高职各专业学生的来源大致有以下几种：普通高中学生，职业高中学生，中专学生。他们的数学基础普遍较差，学习积极性普遍不高，学生来源的多元化导致高职学生的入学成绩总体水平都不高亦或出现层次不齐的现象，这在数学学科上表现的更加突出。现如今，从整个教育背景来看，应试教育仍占主角，这就使得学生缺乏对数学学习的动力及兴趣。曾有人就学生的学习兴趣、态度及看法做了一次问卷调查，从调查结果显示：认为高职数学不重要占；“不喜欢”、“讨厌”占；“难听懂”占；“不必看书”占；“用数学软件计算数学有兴趣”占从这个调查中可以看出，学生对于应试教育的数学存在反感，而将计算机应用到数学教学中很感兴趣，另外在调查中学生出现的这些态度及想法是进行高职数学教学改革所必须面对和改革的。
2教学内容枯燥乏味
长期期以来，高职高等数学教程就是本科教材的袖珍版，教材过分注重知识的系统性，完整性，内容显得抽象，深奥和学生所学专业脱节，教材中大部分内容是本科版的压缩，算数学的多，用数学的少，而且老师的讲解也是枯燥乏味的，这就使得学生对于学习数学失去了原本的兴趣，以微积分为例：老师一般按照函数、极限、连续、导数、微分、、微分方程、定积分、定积分的应用、不定积分这一教学顺序来完成教学目标，通过这样的讲学，不仅节约了时间，还使得教学的过程易于控制，但是由于其全部都是理论知识使得高职学生对数学的学习失去了兴趣，缺乏学习数学的动力，使得学生的主观能动性都被禁锢了，这对提高学生的创新能力创新精神很不利。
3教学方法单一、无新意
由于数学基础及能力相对较差，他们无论在学习能力、学习方法还是学习习惯方面都或多或少存在着问题。接受知识慢，对数学的学习兴趣不高，学生不会学习，被动学习占多数。
而在高职教学中仍然践行“教师讲，学生学”的教学方法，主要以传授知识为主，并不重视知识的应用和学生学习能力的培养，使得师生之间互动较少，出现一种被动学习的现象，在高职教学中，数学教学所扮演的是在完成一个“教学任务”，并将“学数学”和“用数学”分开来，使得学生对于数学就只停留在无意义的做题和考试中。
二、数学建模融入高职数学教学的探究
高等数学是高职院校各专业开设的一门基础课程，同时也是对学生的数学思想、数学素质进行综合培养的重要课程。它不仅为学生后续课程的学习和解决实际问题提供数学知识和数学方法，而且也为培养学生的思维能力、分析和解决问题的能力提供了必要的条件；将数学建模融入到高职数学教学中是高职教学改革的必然选择，也是提高高职教学质量的重要方法，本文从以下三个方面主要论述将数学建模融入到高职数学教学方法中：
1融入到数学原理的学习内容中
数学的教学中，学生学习了无数的定义、定理及公示，可是却不清楚为什么要学，学习它有何意义，有什么用。因此在讲述新的数学知识时先讲述所学知识的历史渊源还是很有必要的，例如在讲述微积分时，可先讲述微积分的发展史，讲述当时科学家所面临的什么样的问题——精密科学需要研究变量的数学，在这之前的'数学研究的领域都是固定的有限的，而在这之后数学包含了变化，运动等等，所以微积分可以说是数学史上的分水岭。
在数学教学中，老师应尽可能地了解数学原理产生的背景，与学生一起探讨新的数学思想萌芽的过程，在这过程中，使学生认识到数学原理的发展过程是经过曲折而又漫长的过程，这对学生的数学学习有很大的作用。
2融入到数学习题的中
在高职数学的教学过程中，应该注意习题课作用的发挥，高职数学习题课是高职数学教学的一个重要组成部分，也是课堂教学的进一步深化，它不仅有助于学生理解和消化课堂所学的知识而且对于发展数学思维的训练也起到不可或缺的作用。从学生接触数学这门课程开始，做习题一直是学习数学、提高数学成绩的有效手段，甚至在数学中还存在“学数学的最好方式是做数学。”然而目前在高职数学教材的习题中涉及数学应用的问题较少，即使存在，也是一些拥有具体答案的问题，这对提高学生的创新能力很不利。所以为了为了弥补这一缺陷，老师在设置数学问题是尽量选些实际应用的题目，来做建模示例。另外，根据学生的自身情况，可以设置一些具有实际性、趣味性及开放性的习题，这样可以拓展学生的思维空间。
对于传统的“老师教，学生学”，在这里可以采用“学生教，老师和学生一起学”，通过让学生当“老师”，这样可以充分发挥学生的积极性，此外让学生感觉上数学课是一种享受的过程
3融入到数学考核中
传统的考试形式单一，学生和老师准备的单一枯燥，而且内容具有片面性，不能将学生和老师的积极性和创造性体现出来，尤其是学生。现如今更多地提倡“创新教学”，因此，闭卷考试再也不作为评定成绩的唯一方法，对于考试的评定应能充分体现学生多方面的能力。例如可将试题可以分成两个部分：一部分是基础知识，应在规定时间内完成；而另一部分则是一些较为实用性的开放性试题。通过这两部分的试题不仅能考查学生理论的综合知识能力，还能在开放性试题中挖掘学生的潜力。
三、结束语
总而言之，把数学建模的思想方法融入到高职数学教学中是创新时代对人才培养的要求，是社会发展的必然结果，这是必要的，也是可行的。通过实践，数学建模思想的应用更有利于学生学习和掌握高职数学的基本知识，激发学生对数学的学习兴趣，而且进一步培养了学生的创新意识和创新能力。另外在当今的理工大学中数学的应用意识和数学建模能力已成为其大学生的基本素质，随着数学建模对高职数学教学的意义逐渐深入研究，可以看出数学建模思想在提高职高的学生数学素质起到了一定的推动作用。
数学建模竞赛论文模板范文 第4篇
摘要：不知不觉中，数学建模已经成为在学生中一个非常热门的名词随着各类数学建模大赛的如火如荼，数学建模的概念已经逐步走入到我们中学生的视线中。很多同学对于数学、对于数学建模的理解还存在着很多偏颇之处，认为数学这门学科太过深奥，比较难以学习领悟透彻，本文通过自身的理解，简要介绍了数学建模的概念与过程，体现了数学思想在问题解决过程中的指导作用，同时揭开数学建模的神秘面纱，让数学以更加平易近人的方式成为我们数学的工具。
关键词：数学建模；过程；应用
数学是一门高度的抽象并且严密的科学这没错，但是同样的数学中的许多结论与方法，我们可以很好的应用在生活中的方方面面。数学应该是理工科学生最重要的一门基础学科，然而我们大部分的同学，甚至我自己常常都会有“不知道学了数学有什么用，学会了微分与导数日常生活也用不到”的困惑，除了备战考试，“学而无趣”、“学而无用”的现象还是非常明显的。但是伴随着现代社会的高速发展，我们所掌握的科学技术水平也在稳步提高，数学本身的发展也是日新月异。时至今日，数学在其他各个学科之中的应用已经显得尤其重要。如何通过灵活的应用所掌握的数学知识去解决各类生产生活中遇到的实际问题时，建立合理地数学模型就成为至关重要的一点。
一、数学建模的概述
人们在对一个现实对象进行观察、分析和研究的过程中经常使用模型，如科技馆里的各类机械模型、水坝模型、火箭模型等，实际上，我们常常接触到的照片、玩具、地图、电路图实验器材等都是模型。通过使用一定的模型，可以能够概括、集中以及更直观的反映现实对象的一些特征，进而可以帮助人们迅速、有效地了解并掌握所研究的对象。而随着现代计算机技术与理论的日渐成熟，以及我们研究对象逐步复杂化、抽象画，可以通过计算机模拟的数学模型应运而生。其实数学模型不过是更抽象些的模型，而数学建模就是建立这一模型的过程，并且能够将建模后计算得到的结果来解释实际问题，同时接受实际的检验。当我们需要对一个实际问题从定量的角度分析和研究时，就需要通过深入调查研究、了解对象信息，并作出作出简化假设、分析内在规律，然后用数学的符号和语言，把这一问题表述为数学式子即为数学模型。这一数学模型再经过反复的检验和修正最终得到的模型结果来解释实际问题，并且可以接受实际的检验。当今时代，数学的应用已经不仅局限在工程技术、自然科学等领域，并以空前的广度和深度向环境、人口、金融、医学、地质、交通等崭新的领域渗透，形成了所谓的数学技术，并成为现代高新技术的重要组成。这其中，建立研究对象的数学模型并计算求解成为首要的和关键的步骤。数学建模和计算机技术在知识经济时代为科学研究提供了重要的帮助。
二、数学建模的过程
数学建模的过程可粗略以上方框图表示，其具体步骤可以概述为：1）通过分析问题的实际情况，可以充分了解所面临问题的背景，去大胆分析并且暴漏出问题的本质，针对研究对象提出问题。2）忽略非主要因素，直接列出研究的对象的关键问题。将复杂问题简化，抓住关键点，大大提高问题解决的效率。3）通过应用数学公式与理论，寻找客观规律。必要时可以借助计算机软件，形成合适的数学模型。4）通过运作已建立的数学模型，产生结果，进而通过结果的对比判断所建立的数学模型是否真正符合实际的客观规律。这是一个动态的检验、修改的过程，通常需要多次的模拟和完善才能够建立起合理有效的数学模型。5）将建成的数学模型规律转化为解决实际生活中的各种问题的方法，进而可以直接或间接地提高生产、生活效率。数学建模其实就是连接数学理论知识和数学实际应用两者之间的一条纽带。总有一些同学将数学建模看得多么的高深莫测，其实我们在以前的日常的学习中早就已经接触过了数学建模。现在经常被我们当成搞笑段子来讲的'一些小学学习数学的阶段做过的很多应用题，实际就是一种简单的数学建模。数学建模的确切的含义目前尚无定论，但比较莫忠一是的看法为：通过将实际问题的抽象化，归纳并简化问题，进而确定变量跟参数，运用数学的理论和方法，逐步确立比较合理的数学模型；然后再应用数学与其他相关学科中的理论和方法借助计算机等相关技术手段，建立起数学模型；接着我们会对此模型进行反复地验证，分析讨论，不断地对其进行修正，逐渐地改进使它更加的规范化。简单来说，数学建模就是以现实作为背景，用数学科学理论作依托，解决实际生产生活中问题的过程。因而，可以说我们所熟知的任何一个数学上的概念、定理、命题或者结构，都可以看作是数学模型。
三、数学建模的应用与总结
进入计算机技术引领的20世纪，随着电子计算机的出现与飞速发展，数学以前所未有的广度和深度向各个领域渗透，而数学建模正是这其中的纽带。在统工程技术领域诸如机械、电机、土木、水利等方面，数学建模已展现了其重要作用。建立在数学模型和计算机模拟基础上的新型技术，已经凭借其快速、经济、方便的优势，大量地替代了传统工程设计中的现场实验和物理模拟等手段。高科技时代下的技术本质上已经成为一种数学技术，源于支撑现代科技的计算机软件是数学建模、数值计算和计算机图形学相结合的产物在这个意义上，数学不再仅仅作为一门科学，它是许多技术的基础，而且直接走向了技术的前台。马克思说过，一门科学只有成功地运用数学时，才算达到了完善的地步。展望21世纪，数学必将大踏步地进入所有学科，数学建模将迎来蓬勃发展的新时期。
上一篇：硬笔书法竖式横写范文(通用4篇)
下一篇：数学建模论文写作范文(实用3篇)